- ProcessPainter: 从序列数据中学习绘画过程
通过合成数据预训练，在一组艺术家的绘画序列的细微调整下进行微调的文本到视频模型 ProcessPainter 首次成功地从文本提示生成了绘画过程。此外，引入了 Artwork Replication Network，能接受任意帧输入，促进了 - 在线装箱的简化学习增强算法与凹函数目标
通过使用机器学习预测以改善算法的性能，该研究论文介绍了一种针对在线装箱问题的简单的学习增强算法，并展示了该框架在线性规划、背包问题、资源管理效益、吞吐量最大化和网络效用最大化等多个领域的直接应用，同时提出了理解简单黑盒解决方案何时可优化的必 - TV100：一份 CLIP 未见过的电视剧数据集
预训练模型在机器学习社区带来了丰富的新见解，本文旨在探讨预训练模型是否具备全面的知识，并提供了一个基于 2021 年后发布的电视剧图像的新数据集，该数据集在增量学习评估、新类别发现和长尾学习等多个研究领域具有重要潜力。
- 视频 Transformer 用于分割的理解：应用和可解释性的调查
视频分割是一个广泛的研究领域，重点研究基于 Transformers 的模型、解释性方法、时序动态和研究方向。
- 算法鲁棒性
算法韧性是计算系统在其所操作的环境性质或任务性质改变的情况下能够持续表现出良好性能的能力。韧性是公共政策决策中关于计算系统的信任度、责任感、公正性和安全性等目标的重要支持因素，因此在设计、实现和部署计算系统时，研究人员、工程师、监管机构和决 - 迈向更好的思路链引导策略：调研
我们对 Chain-of-Thought (CoT) 的关键因素进行了系统和全面的分析，介绍了如何在不同应用中更好地应用 CoT 提示，并提出了一些建议和未来的研究方向。
- 深度学习应用的弹性：分析和强化技术的系统调查
机器学习（ML）是一种有效的人工智能（AI）技术，正在广泛应用于多个领域，作者通过对 163 篇科学文章的综述研究，系统地调查了深度学习（ML 技术之一）对硬件错误的弹性，明确阐述了这一文献流的优势和不足，并提出了未来的研究方向。
- 量子启发式机器学习综述
量子启发式机器学习（QiML）是一个新兴的领域，受到全球研究人员的关注，因为它有潜力在经典计算框架中利用量子力学原理。本文通过对 QiML 进行综合和全面的调查，探索了 QiML 的多个研究领域，包括张量网络模拟、去量化算法等，展示了最新进 - 经济政策不确定性：应用与测量方法综述，重点关注文本挖掘方法
经济政策不确定性（EPU）是投资者在经济政策变动中所体验到的不确定性，是经济研究中预测未来投资、失业率和衰退的重要指标。本文简要定义了 EPU 并回顾了用于测量 EPU 的方法，调查了 EPU 水平变动所影响的领域。我们将 EPU 测量方法 - 交通标志识别的对抗攻击：综述
本文综述了在交通标志检测和分类模型上进行数字化或现实世界攻击的现有工作，探讨了最新发展并突出了需要进一步研究的领域。
- 具有评价语言表达的三方式决策
我们提出了一种关于三态决策的语言解释，用所谓的评价性语言表达构建了接受、拒绝和不作为的区域，这些表达是自然语言中的表达，比如小的、中等的、非常短的、相当粗糙的、极好的等。我们的研究结果强调了三态决策和评价性语言表达理论之间的新联系。
- ChatGPT 时代的服务组合
本文猜测像 ChatGPT 一样的系统如何支持自动化服务组合，同时确定了探索新研究领域以利用此类工具在面向服务的组合领域的优势。
- 强化学习技术革命基因组学
该文以综述的形式介绍了强化学习在基因组学领域中的应用，着重于基因调控网络、基因组装和序列比对等研究领域。通过提出一些新方向和探讨强化学习的局限性，该综述对当前领域的现状和未来趋势进行了总结。
- 从系统视角看事件预测方法综述：融合不同研究领域
探究事件预测方法，将不同应用领域中散落的方法综合起来，通过分类、综合和评估现有工作，识别开放性挑战，并讨论未来研究方向。
- 用于组合测试的基准生成器
本文介绍了一个基于其他研究领域的组合问题结构的新型组合测试基准生成器，并使用这些新的基准对 CT 工具进行了广泛的评估，以提供关于在什么情况下使用特定 CT 工具的一些见解。
- 通用特征选择工具（UniFeat）：一个开源的降维工具
UniFeat 是一个用 Java 编写的开源工具，可在各种研究领域中执行特征选择过程。它提供了一组知名和先进的特征选择方法，用户可以比较它们的性能。 由于 UniFeat 的开源性质，研究人员可以在其研究中使用和修改它，从而促进了新特征选 - 基于图论的方法在深度学习研究中的科学影响 —— 文献计量比较
本研究分析了深度学习中基于图形的方法的使用情况和与之相关的文章的科学影响力，发现在 2013 年后，基于图形的方法在深度学习研究中的比例呈线性增长，会议论文在会议记录引文索引（CPCI）中扫描到基于图形的方法本身就可以明显地获得更多的引用。
- ACL自然语言处理中知识图谱十年调研
对自然语言处理中知识图谱相关研究领域进行综合调研，总结任务分类、相关贡献和研究进展，并提出了未来研究方向
- ICML通过表现性分布鲁棒优化实现少数群体的长期公平性
研究人员扩展了实现预测并加入分布式鲁棒性目标，以解决正式的公平标准存在的四个严重缺陷。
- 面向自动驾驶的图像三维物体检测综述
本文综述了自 2015 年至 2021 年期间针对基于图像的三维物体检测问题的 200 多个研究，并提出了两个新的分类体系来组织现有的最先进的方法，并深入分析了它们的各个组成部分。同时，本文探讨了这个领域的挑战和未来方向。